群智能優(yōu)化算法最新進(jìn)展

摘要： 群智能優(yōu)化算法是一種模擬自然界中生物群體行為特征的優(yōu)化算法，具有全局搜索能力強(qiáng)、適應(yīng)性強(qiáng)、并行性強(qiáng)和易于實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)。群智能優(yōu)化算法屬于生物啟發(fā)式算法，在解決復(fù)雜優(yōu)化問題時，面臨收斂速度、參數(shù)敏感性和魯棒性的挑戰(zhàn)。近年來，在群智能優(yōu)化算法領(lǐng)域，研究者已經(jīng)提出了一系列新型的群智能優(yōu)化算法。綜述了最新提出的六種群智能優(yōu)化算法及其變體模型和應(yīng)用，并在CEC2020測試函數(shù)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。全... （共22頁）